News

첨단제조연구실 새식구 6명을 맞이하다 (2025년 3월)

2025년 1학기에 석박사통합과정생으로 강태윤, 전현준 학생, 석사과정생으로 최수인, 신희은, 장민석(한국생산기술연구원), 김상우(한국생산기술연구원) 학생이 첨단제조연구실에 새로 들어왔습니다. 환영합니다.

2025-03-19

대한산업공학회지 "WAAM 공정의 기계학습 기반 에너지-품질 공정 파라미터 맵" 1건 게재 (2025년 2월)

대한산업공학회지에 논문 1건이 등재되었습니다. 해당 논문집은 KCI 우수등재지 입니다. 리나, 김덕봉, 신승준* (2025) WAAM 공정의 기계학습 기반 에너지-품질 공정 파라미터 맵. 대한산업공학회지, 51:1, 11-24, https://doi.org/10.7232/JKIIE.2025.51.1.011

2025-03-19

Quality and Reliability Engineering International 논문 "Predicting Remaining Useful Life and Optimizing Preventive Maintenance for Multistage Manufacturing Processes" 1건 게재 (2025년 1월)

Quality and Reliability Engineering International에 논문 1건이 등재되었습니다. 해당 논문집의 Impact Factor는 2.2(23년 기준) 입니다. Young-Suk Choo, Dong-Hee Lee*, Seung-Jun Shin (2025) Predicting Remaining Useful Life and Optimizing Preventive Maintenance for Multistage Manufacturing Processes. Quality and Reliability Engineering International, https://doi.org/10.1002/qre.3737

2025-03-19

산업통상자원부 산업기술아키미스트프로젝트사업 '생각으로 하는 제조: LLM 연계 생성형 AI 기반 자율 설계·생산 플랫폼 기술' 2단계 선정

한양대학교 첨단제조연구실이 공동연구개발기관으로 참여하는 산업통상자원부 산업기술아키미스트프로젝트사업 '생각으로 하는 제조: LLM 연계 생성형 AI 기반 자율 설계·생산 플랫폼 기술' 2단계에 선정되었습니다. 주관연구개발기관 고려대학교, 공동연구개발기관 한국기술교육대학교, 볼트앤너트, 금오공과대학교, 서울과학기술대학교, 경남대학교, 한국생산기술연구원, 자문연구기관 연세대학교, 경희대학교와 함께 진행합니다. 연구개발기간은 2025년 1월부터 2025년 12월까지 입니다.

2025-03-19

페르소나에이아이, sLLM·생성형 AI 기술로 CES 2025 혁신상 선정

기술경영전문대학원 심병학 졸업생이 근무하는 페르소나에이아이에서 sLLM·생성형 AI 기술로 CES 2025 혁신상을 수상하게 되었습니다. 축하합니다! https://kr.aving.net/news/articleView.html?idxno=1795475 인공지능(AI) 기업 페르소나에이아이(이하, 페르소나AI)가 오는 1월 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 규모의 IT·테크 박람회 ‘CES 2025’서 혁신상에 선정됐다고 15일 밝혔다. 페르소나AI는 자체 개발 sLLM과 생성형 AI 기술을 적용한 서비스로 인공지능 부문 혁신상에 선정됐다. 이들의 서비스는 사용자의 발화 의도를 추론해 초개인화된 맞춤형 교육과 실시간 커뮤니케이션 서비스를 제공한다. 특히 페르소나AI는 자체 개발한 sLLM과 생성형 AI, 자연어 처리(NLP) 모델을 결합해 질의응답의 품질과 정확성을 높여 서비스의 활용도를 극대화했다. 원천기술의 장점을 바탕으로 경량화된 AI 엔진을 탑재한 페르소나AI...

2024-12-24

Engineering Applications of Artificial Intelligence 논문 1건 등재 (2024년 9월)

Engineering Applications of Artificial Intelligence에 논문 1건이 등재되었습니다. 해당 논문집의 Impact Factor는 7.5(23년 기준) 입니다. Seung-Jun Shin, Jumyung Um (2024) Deploying data analytics models in asset administration shells: Energy prediction in manufacturing. Engineering Applications of Artificial Intelligence 138 109269. DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.109269

2024-09-19

대학 홈페이지

대학원 홈페이지

서울 캠퍼스

(04763) 서울특별시 성동구 왕십리로 222

TEL. 02.2220.0114

ERICA 캠퍼스

(15588) 경기도 안산시 상록구 한양대학로 55

TEL. 031.400.5114

COPYRIGHT ⓒ 2024 첨단제조연구실. ALL RIGHTS RESERVED.